TWI666489B - 顯示裝置與影像處理方法 - Google Patents

Abstract

本發明提出一種顯示裝置，包括了電路與多個像素。每個像素包括多個子像素，每一個子像素包括像素電極與共同電極的一部份。畫面期間包括第一極性期間與第二極性期間。上述的電路在畫面期間維持共同電極上的電壓不變，在第一極性期間應用第一點反轉模式至像素電極，並且在第二極性期間應用第二點反轉模式至像素電極。若判斷輸入影像中有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋，此電路增加第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或增加第一暗紋中至少一子像素的灰階值，或減少第一亮紋中不相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值。

Description

顯示裝置與影像處理方法

本發明是有關於一種顯示機制，且特別是有關於處理極性轉換時的影像處理方法與顯示裝置。

一般來說，在液晶螢幕中經常需要做極性轉換。若共同電極上的電壓固定且對像素電極上做極性轉換，則在做極性轉換時會因為像素電極與共同電極之間的耦合，使得共同電極上的電壓產生偏移。舉例來說，圖1是根據先前技術繪示極性反轉的示意圖。請參照圖1，共同電極110上的電壓是維持不變，而像素電極121~124上的電壓則會做極性反轉。圖1中的“+”表示像素電極上的電壓大於共同電極上的電壓，而“-”表示像素電極上的電壓小於共同電極上的電壓。在第一期間，像素電極121、123的極性為“+”，像素電極122、124的極性為“-”；在第二期間，像素電極121、123的極性為“-”，像素電極122、124的極性為“+”。像素電極與共同電極會形成電容，一般來說，若在電容的一端上有瞬間的電壓變化，則另一端上也會有相對應的變化。因此，在圖1中，當第一期間切換至第二期間時，共 同電極110上的電壓有可能產生偏移，這會產生色偏，造成不好的視覺效果。因此，如何解決此問題，為此領域技術人員所關心的議題。

本發明的實施例提出一種顯示裝置，包括至少一電路與多個像素。每一個像素包括多個子像素，每一個子像素包括像素電極與共同電極的一部份。畫面期間包括第一極性期間與第二極性期間，上述的電路在畫面期間維持共同電極上的電壓不變，在第一極性期間應用第一點反轉模式至像素電極，並且在第二極性期間應用第二點反轉模式至像素電極，其中第一點反轉模式不同於第二點反轉模式。上述的電路判斷輸入影像中是否有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋。若判斷輸入影像中有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋，上述的電路增加第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或增加第一暗紋中至少一子像素的灰階值，或減少第一亮紋中不相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值。

在一些實施例中，輸入影像包括依序設置在同一列的第一紅子像素、第一綠子像素、第一藍子像素、第二紅子像素、第二綠子像素與第二藍子像素。上述的電路判斷輸入影像中有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋的操作包括：(a)計算第一紅子像素與第二紅子像素之中的一最大紅灰階值，計算第一綠子像素與第二綠子像素之中的一最大綠灰階值，計算第一藍子像素與第二藍子像素之中的一最大藍 灰階值，計算第一紅子像素與第二紅子像素之間的一絕對紅差值，計算第一綠子像素與第二綠子像素之間的一絕對綠差值，並且計算第一藍子像素與第二藍子像素之間的一絕對藍差值；(b)判斷最大紅灰階值、最大綠灰階值與最大藍灰階值之中的最大值減去最大紅灰階值、最大綠灰階值與最大藍灰階值之中的最小值後是否小於等於第一臨界值；(c)判斷絕對紅差值、絕對綠差值與絕對藍差值之中的最大值減去絕對紅差值、絕對綠差值與絕對藍差值之中的最小值以後是否小於等於第二臨界值；以及(d)若步驟(b)與步驟(c)的結果都為是，增加一條紋計數值。

在一些實施例中，上述的電路根據條紋計數值計算一增益值。電路根據增益值來增加第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或根據增益值來增加第一暗紋中相鄰於第一亮紋的子像素的灰階值。

在一些實施例中，電路將第一亮紋與第一暗紋之間的絕對亮度差輸入一查找表以得到一偏移量，並且將偏移量乘上增益值以得到一修正偏移量。電路根據修正偏移量來增加第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或根據修正偏移量來增加第一暗紋中相鄰於第一亮紋的子像素的灰階值。

在一些實施例中，上述的電路根據第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值來決定第一亮紋中不相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值。或者，電路根據第一暗紋中相鄰於第一亮紋的子像素的灰階值來決定第一暗紋中不 相鄰於第一亮紋的子像素的灰階值。

在一些實施例中，上述的電路判斷輸入影像中是否有第一亮紋，第一暗紋與第二亮紋，其中第一暗紋位於第一亮紋與第二亮紋之間。若判斷輸入影像中有第一亮紋，第一暗紋與第二亮紋，上述的電路還增加第二亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或增加第一暗紋中相鄰於第二亮紋的子像素的灰階值，或減少第二亮紋中不相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值。

在一些實施例中，上述的電路根據第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值來決定第一亮紋中不相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值；或者電路根據第一暗紋中相鄰於第一亮紋或第二亮紋的子像素的灰階值來決定第一暗紋中不相鄰於第一亮紋與第二亮紋的子像素的灰階值；或者電路根據第二亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值來決定第二亮紋中不相鄰於第一亮紋的子像素的灰階值。

在一些實施例中，輸入影像包括依序設置在同一列的第一紅子像素、第一綠子像素、第一藍子像素、第二紅子像素、第二綠子像素、第二藍子像素、第三紅子像素、第三綠子像素與第三藍子像素。上述的電路判斷輸入影像中有第一亮紋、第一暗紋與第二亮紋的操作包括：(a)計算第一紅子像素與第二紅子像素之中的一最大紅灰階值，計算第一綠子像素與第二綠子像素之中的一最大綠灰階值，計算第一藍子像素與第二藍子像素之中的一最大藍灰階值，計算第一紅子像素與第二紅子像素之間的第一絕對紅差值，計算第 一綠子像素與第二綠子像素之間的第一絕對綠差值，計算第一藍子像素與第二藍子像素之間的第一絕對藍差值，計算第一紅子像素與第三紅子像素之間的第二絕對紅差值，計算第一綠子像素與第三綠子像素之間的第二絕對綠差值，並且計算第一藍子像素與第三藍子像素之間的第二絕對藍差值；(b)判斷最大紅灰階值、最大綠灰階值與最大藍灰階值之中的最大值減去最大紅灰階值、最大綠灰階值與最大藍灰階值之中的最小值後是否小於等於第一臨界值；(c)判斷第一絕對紅差值、第一絕對綠差值與第一絕對藍差值之中的最大值減去第一絕對紅差值、第一絕對綠差值與第一絕對藍差值之中的最小值之後是否小於等於第二臨界值；(d)判斷第二絕對紅差值是否小於等於第三臨界值；(e)判斷第二絕對綠差值是否小於等於第三臨界值；(f)判斷第二絕對藍差值是否小於等於第三臨界值；以及(g)若步驟(b)至步驟(f)的結果都為是，增加一條紋計數值。

在一些實施例中，上述的電路根據條紋計數值計算一增益值。電路根據增益值來增加第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或根據增益值來增加第一暗紋中相鄰於第一亮紋的子像素的灰階值，或根據增益值來增加第一暗紋中相鄰於第二亮紋的子像素的灰階值，或根據增益值來增加第二亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值。

在一些實施例中，每一個像素包括n個子像素，n為正整數，並且第一亮紋與第一暗紋的寬度都為正整數n。

在一些實施例中，上述的電路為時間控制器。

以另外一個角度來說，本發明的實施麗也提出一種影像處理方法，用於一顯示裝置。此顯示裝置包括多個像素，每一個像素包括多個子像素，每一個子像素包括一像素電極與共同電極的一部份。畫面期間包括第一極性期間與第二極性期間。上述的影像處理方法包括：在畫面期間維持共同電極上的電壓不變，在第一極性期間應用第一點反轉模式至子像素的像素電極，並且在第二極性期間應用第二點反轉模式至子像素的像素電極，其中第一點反轉模式不同於第二點反轉模式；判斷輸入影像中是否有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋；以及若判斷輸入影像中有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋，增加第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或增加第一暗紋中至少一子像素的灰階值，或減少第一亮紋中不相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

110‧‧‧共同電極

121~124‧‧‧像素電極

200‧‧‧顯示裝置

210‧‧‧時間控制器

220‧‧‧源極驅動電路

221‧‧‧資料線

230‧‧‧閘極驅動電路

231‧‧‧閘極線

240‧‧‧顯示面板

241‧‧‧子像素

242‧‧‧薄膜電晶體

243‧‧‧像素電極

310、320、330、340‧‧‧表

351、353‧‧‧亮紋

352、354‧‧‧暗紋

C1~C12‧‧‧行

R1~R4‧‧‧列

361~363‧‧‧像素電極

410、420‧‧‧表

R‧‧‧紅色

G‧‧‧綠色

B‧‧‧藍色

P1~P4‧‧‧像素

R1、R2、R3、G1、G2、G3、B1、B2、B3‧‧‧子像素

T1~T6‧‧‧態樣

901~904‧‧‧步驟

[圖1]是根據先前技術繪示極性反轉的示意圖。

[圖2]是根據一實施例繪示顯示裝置的示意圖。

[圖3A]繪示了第一極性期間中各子像素的極性與像素電極上的電壓。

[圖3B]繪示了第二極性期間中各子像素的極性與像素電極上的電壓。

[圖4]是根據一實施例繪示圖3A與圖3B的子像素在視覺上的灰階值。

[圖5]是根據一實施例繪示輸入影像中灰階值的示意圖。

[圖6]是根據一實施例繪示判斷亮紋與暗紋的示意圖。

[圖7A]、[圖7B]、[圖8A]、[圖8B]是根據實施例繪示調整灰階值的示意圖。

[圖9]是根據一實施例繪示一影像處理方法的流程圖。

關於本文中所使用之『第一』、『第二』、...等，並非特別指次序或順位的意思，其僅為了區別以相同技術用語描述的元件或操作。

圖2是根據一實施例繪示顯示裝置的示意圖。請參照圖2，顯示裝置200包括時間控制器210、源極驅動電路220、閘極驅動電路230與顯示面板240。顯示面板240包括多條閘極線(例如，閘極線231)、多條資料線(例如，資料線221)與多個子像素(例如，子像素241)。每個子像素中具有一個薄膜電晶體(例如，薄膜電晶體242)與像素電極(例如，像素電極243)。為了簡化起見，圖2中並沒有標示所有的閘極線、資料線、子像素、薄膜電晶體與像素電極。此外，顯示面板240中還包括一個共同電極(未繪示)，此共同電極跨越了多個子像素，也就是說，每個子像素包括共同電極的一部份。像素電極與共同電極之間的電場用以決定液晶(未 繪示)的旋轉方向。在圖2的實施例中是採用Z轉換(Z-inversion)，但本發明並不在此限，在其他實施例中，同一行上的子像素也可以耦接至相同的資料線。

共同電極上的電壓維持不變，而像素電極上的電壓需要做極性反轉。圖2繪示了某一個時間點各像素電極的極性，其中像素電極內的符號“+”表示像素電極上的電壓高於共同電極上的電壓；而像素電極內的符號“-”表示像素電極上的電壓低於共同電極上的電壓。時間控制器210可用以決定每個子像素的極性。

具體來說，一個畫面期間包括第一極性期間與第二極性期間，圖3A繪示了第一極性期間中各子像素的極性與像素電極上的電壓，而圖3B繪示了第二極性期間中各子像素的極性與像素電極上的電壓。表310、330所繪示的是極性，而表320、340所繪示的是像素電極上的電壓。在圖3A與圖3B中僅繪示了48個子像素，這些子像素排列為多個列R1~R4與多個行C1~C12，其他子像素可以此類推。時間控制器210會取得一個輸入影像，此輸入影像具有每個子像素的灰階值，在圖3A與圖3B的實施例中，輸入影像中具有條紋圖案，此條紋圖案包括亮紋351、353與暗紋352、354。在亮紋351、353中，每個子像素的灰階值都是128，而在暗紋352、354中每個子像素的灰階值都是0。共同電極上的電壓都維持為5伏特(V)，根據子像素的極性和灰階值可決定像素電極上的電壓，而灰階值與極性的關係可表示為以下表1。

因此，當極性為“+”且灰階值為128時，像素電極上的電壓應設定為7V；當極性為“+”且灰階值為0時，像素電極上的電壓應設定為10V；當極性為“-”且灰階值為128時，像素電極上的電壓應設定為3V；當極性為“-”且灰階值為0時，像素電極上的電壓應設定為0V。

在第一極性期間，時間控制器210會應用第一點反轉模式至子像素的像素電極，詳細的極性請參照圖3A中的表310。在第二極性期間，時間控制器210會應用第二點反轉模式至子像素的像素電極，詳細的極性請參照圖3B中的表330。基本上，第一點反轉模式是相反於第二點反轉模式，若有一個子像素的極性在第一點反轉模式中為“+”，則在第二點反轉模式便是“-”。

值得注意的是，從第一極性期間切換至第二極性期間時，像素電極上的電壓會快速的改變，因此可能會透過電容耦合的效應改變共同電極上的電壓。舉例來說，將表320中列R1上的電壓總和減去表330中列R1上的電壓總和可以得到(17x2+20)-(13*2+40)=-12V，這表示電容上一端(像素電極)上的電壓變化，當這個電壓變化的絕對值越大時，越可能影響電容另一端(共同電極)上的電壓。另一方面，位於亮紋與暗紋交接的子像素的亮度會有偏移的情形。 舉子像素361、362為例，子像素361是在亮紋351中，像素電極的電壓是從7V改變至3V；但子像素362是在暗紋352中，像素電極的電壓是從0V改變至10V。受到電容耦合的影響，子像素362周圍的共同電極上的電壓會被提升，這使得子像素361的像素電極上的電壓等效來說是降低的，造成視覺上的亮度是降低的。另一方面，由於子像素363周圍的子像素都在亮紋351中，因此子像素363較不會受到電容耦合的影響。以另外一個角度來說，當亮紋351與暗紋352之間的亮度差越大時，則在亮紋351與暗紋352交接的子像素也越容易受到電容耦合的影響。

圖4是根據一實施例繪示圖3A與圖3B的子像素在視覺上的灰階值。請參照圖4，表410中所繪示的灰階值是原本輸入影像中的灰階值，但由於上述電容耦合的影響，視覺上的灰階值如表420所示，其中亮紋351中相鄰於暗紋352的子像素的灰階值在視覺上是從128降至100，但亮紋351中位於中間的子像素的灰階值在視覺上則維持不變。類似地，亮紋353中相鄰於暗紋352、354的子像素的灰階值在視覺上是從128降低至100，但亮紋353中位於中間的子像素的灰階值在視覺上則維持不變。另一方面，每個子像素都有各自顯示的顏色，在此實施例中位於行C1內的子像素都顯示紅色(標示為R)，位於行C2內的子像素都顯示綠色(標示為G)，而位於行C3內的子像素都顯示藍色(標示為B)，以此類推。因此，表410中的灰階值原本顯示的是灰色的亮紋351與黑色的暗紋352；但表420中的亮紋351在視 覺上則會變成偏綠色(greenish)。

在此實施例中，對應至紅色、綠色、藍色的3個子像素會組成一個像素，而亮紋351、353與暗紋352、354的寬度都為3。然而，在其他實施例中一個像素可包括n個子像素，n為正整數，而亮紋351、353與暗紋352、354的寬度都為n，這樣也會發生上述色偏的情形。例如，每個像素包括紅色、綠色、藍色、白色的4個子像素，而輸入影像中有寬度為4且相鄰的亮紋與暗紋，這樣也會發生色偏的情形。或者，每個像素可包括紅色、綠色、藍色、黃色的4個子像素。在其他實施例中，輸入影像中亮紋與暗紋的寬度也可以為kxn，其中k為正整數，正整數k表示一個亮紋/暗紋中有幾個像素。在一些實施例中，亮紋與暗紋的寬度也可以不一樣，例如亮紋的寬度是2n，而暗紋的寬度是n。

在圖4的實施例中，亮紋351、353與暗紋352、354的高度為4，但在其他實施例中亮紋351、353與暗紋352、354可以具有任意的高度。舉例來說，圖5是根據一實施例繪示輸入影像中灰階值的示意圖，在圖5的實施例中，每個亮紋與暗紋的寬度為3，但高度為1，這樣每個亮紋也都會產生偏綠的情形。本發明並不限制亮紋與暗紋的高度。

在此實施例中，時間控制器210會判斷輸入影像中是否有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋。若判斷輸入影像中有彼此相鄰的第一亮紋與第一暗紋，時間控制器210會增加第一亮紋中相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值，或增加第一暗紋中至少一個子像素的灰階值，或減少第一亮紋中不 相鄰於第一暗紋的子像素的灰階值。舉例來說，在圖4的實施例中，時間控制器210可增加位於行C3的子像素的灰階值，或增加位於行C4的子像素的灰階值，或減少位於行C2的子像素的灰階值，這些做法都可以減少偏綠的現象。值得一提的是，增加位於行C4的子像素的灰階值是為了減少電容耦合的程度，因此等效來說是讓行C3上的子像素不會減少其灰階值。在此實施例中上述的操作是由時間控制器210所執行，但在其他實施例中也可以由顯示裝置中任意的電路所執行，本發明並不在此限。以下將舉多個實施例來詳細說明如何偵測亮紋/暗紋，以及如何調整灰階值。

圖6是根據一實施例繪示判斷亮紋與暗紋的示意圖。請參照圖6，第一紅子像素R1、第一綠子像素G1、第一藍子像素B1、第二紅子像素R2、第二綠子像素G2、第二藍子像素B2、第三紅子像素R3、第三綠子像素G3與第三藍子像素B3是依序位於同一列中。其中紅子像素R1、綠子像素G1、藍子像素B1組成像素P1，紅子像素R2、綠子像素G2、藍子像素B2組成像素P2，紅子像素R3、綠子像素G3、藍子像素B3組成像素P3。在不同的態樣T1~T6下，這些像素P1~P3會有不同的灰階值，這些不同的態樣T1~T6表示亮紋/暗紋有不同的位移。在圖6中，“R”、“G”、“B”表示亮紋的灰階值(例如128，但不在此限)；而0則是暗紋的灰階值(0僅是範例，並不在此限)。舉例來說，在態樣T1中，紅子像素R1、綠子像素G1、藍子像素B1具有相對較高的灰階值；紅子像素R2、綠子像素G2、藍子像素B2具有相 對較低的灰階值；而紅子像素R3、綠子像素G3、藍子像素B3具有相對較高的灰階值。態樣T2中的亮紋與暗紋則是相對於態樣T1往右位移一個子像素，以此類推。此實施例中是以6個子像素當作一個區塊來判斷是否有亮紋與暗紋，例如子像素R1至子像素B2會先被當作一個區塊。本實施例的判斷程序可以同時偵測態樣T1~T6，具體來說，上述的判斷程序包括了步驟(a)~步驟(d)，以下將一一解釋。

在步驟(a)中，計算紅子像素R1與紅子像素R2之中的最大紅灰階值MaxR=Max(R1,R2)；計算綠子像素G1與綠子像素G2之中的最大綠灰階值MaxG=Max(G1,G2)；計算藍子像素B1與藍子像素B2之中的最大藍灰階值MaxB=Max(B1,B2)。接著，計算紅子像素R1與紅子像素R2之間的絕對紅差值Diff_R1=abs(R1-R2)；計算綠子像素G1與綠子像素G2之間的絕對綠差值Diff_G1=abs(G1-G2)；計算藍子像素B1與藍子像素B2之間的絕對藍差值Diff_B1=abs(B1-B2)。其中Max()表示最大值的運算，abs()表示絕對值的運算。

在步驟(b)中，判斷最大紅灰階值MaxR、最大綠灰階值MaxG與最大藍灰階值MaxB之中的最大值減去最大紅灰階值MaxR、最大綠灰階值MaxG與最大藍灰階值MaxB之中的最小值後是否小於等於第一臨界值。此步驟(b)可表示為虛擬碼：if(Max(MaxR,MaxG,MaxB)-Min(MaxR,MaxG,MaxB))<=Th1，其中Th1為第一臨界值。

在步驟(c)中，判斷絕對紅差值Diff_R1、絕對綠差值Diff_G1與絕對藍差值Diff_B1之中的最大值減去絕對紅差值Diff_R1、絕對綠差值Diff_G1與絕對藍差值Diff_B1之中的最小值以後是否小於等於第二臨界值。此步驟(c)可以表示為虛擬碼：if((Max(Diff_R1,Diff_G1,Diff_B1)-Min(Diff_R1,Diff_G1,Diff_B1))<=Th2)，其中Th2為第二臨界值。

在步驟(d)中，判斷上述步驟(b)與步驟(c)的結果是否都為是。如果步驟(b)與步驟(c)的結果都為是，則增加一條紋計數值。

上述步驟(a)至步驟(d)執行完以後，6個子像素所組成的區塊會在同一列中往右移，對接下來的像素P3、P4執行步驟(a)至步驟(d)。當對像素P3、P4執行步驟(a)至步驟(d)時，上述虛擬碼中的子像素R1、G1、B1所指的是像素P3中的子像素，以此類推。

在一些實施例中，在對輸入影像中某一列的所有子像素都執行完上述的步驟(a)至步驟(d)以後，會判斷上述的條紋計數值是否大於某一臨界值。若是，則表示輸入影像中具有亮紋與暗紋，需要調整一些子像素的灰階值，以下將配合圖7A與圖7B說明如何調整灰階值。首先須說明的是，在圖7A與圖7B中的箭頭“↑”是表示增加灰階值，而箭頭“↓”則表示減少灰階值，“R”、“G”、“B”是代表亮紋，而“0”是代表暗紋。在圖7A的實施例中是要增加暗紋中子像素的灰階值。在調整灰階值時，一個區塊會套用在此列中的 子像素，因此首先需要判斷目前的區塊是屬於上述態樣T1~T6中的哪一個態樣。

若紅色子像素R1的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G1的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B1的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T1。在判斷為態樣T1以後，可增加紅色子像素R2、綠色子像素G2與藍色子像素B2的灰階值。

若紅色子像素R2的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G1的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B1的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T2。在判斷為態樣T2以後，可增加綠色子像素G2、藍色子像素B2與紅色子像素R1的灰階值。

若紅色子像素R2的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G2的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B1的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T3。在判斷為態樣T3以後，可增加藍色子像素B2、紅色子像素R1與綠色子像素G1的灰階值。

若紅色子像素R2的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G2的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B2的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T4。在判斷為態樣T4以後， 可增加紅色子像素R1、綠色子像素G1與藍色子像素B1的灰階值。

若紅色子像素R1的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G2的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B2的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T5。在判斷為態樣T5以後，可增加綠色子像素G1、藍色子像素B1與紅色子像素R2的灰階值。

若紅色子像素R1的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G1的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B2的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T6。在判斷為態樣T6以後，可增加藍色子像素B1、紅色子像素R2與綠色子像素G2的灰階值。

在圖7B的實施例中，是增加亮紋中相鄰於暗紋的子像素的灰階值，並且減少亮紋中不相鄰於暗紋的子像素的灰階值。在此，判斷態樣T1~T6的程序和圖7A的實施例相同，因此不再贅述。

若判斷目前的區塊屬於態樣T1，可增加紅色子像素R1的灰階值，減少綠色子像素G1的灰階值，並且增加藍色子像素B1的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T2，可增加綠色子像素G1的灰階值，減少藍色子像素B1的灰階值，並且增加紅色子像素R2的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T3，可增加藍色子像素B1的灰階值，減少紅色子 像素R2的灰階值，並且增加綠色子像素G2的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T4，可增加紅色子像素R2的灰階值，減少綠色子像素G2的灰階值，並且增加藍色子像素B2的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T5，可增加紅色子像素R1的灰階值，增加綠色子像素G2的灰階值，並且減少藍色子像素B2的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T6，可增加藍色子像素B2的灰階值，減少紅色子像素R1的灰階值，並且增加藍色子像素B1的灰階值。

在一些實施例中，也可以選擇性地不要更改亮紋中不相鄰於暗紋的灰階值，並且/或者不要更改暗紋中不相鄰於亮紋的灰階值。例如，在圖7A的態樣T1中，可以不更改綠色子像素G2的灰階值；在圖7B的態樣T1中，可以不更改綠色子像素G1的灰階值。在一些實施例中，圖7A的實施例可以和圖7B的實施例合併，也就是說，亮紋與暗紋中子像素的灰階值都會改變。

請參照回圖6，在上述的實施例中是以6個子像素組成一個區塊來判斷是否有亮紋與暗紋。在以下的實施例中，是以9個子像素組成一個區塊來判斷是否有亮紋與暗紋，在這樣的例子中一個區塊可包含三個條紋。舉例來說，在態樣T1中，子像素R1、G1、B1組成一個第一亮紋，子像素R2、G2、B2組成一個第一暗紋，而子像素R3、G3、B3組成一個第二亮紋。第一暗紋是位於第一亮紋與第二亮紋之間，且這三個紋路的寬度都是3。用以偵測態樣T1~T6的程序包括了以下的步驟(a’)至步驟(g’)。

步驟(a’)包括了上述步驟(a)的所有內容，並且額外地計算紅子像素R1與紅子像素R3之間的第二絕對紅差值Diff_R2=abs(R1-R3)；計算綠子像素R1與綠子像素R3之間的第二絕對綠差值Diff_G2=abs(G1-G3)；並且計算藍子像素B1與藍子像素B3之間的第二絕對藍差值Diff_B2=abs(B1-B3)。

步驟(b’)與上述的步驟(b)相同。步驟(c’)與上述的步驟(c)相同。在步驟(d’)中，判斷第二絕對紅差值Diff_R2是否小於等於第三臨界值Th3。在步驟(e’)中，判斷第二絕對綠差值Diff_G2是否小於等於第三臨界值Th3。在步驟(f’)中，判斷第二絕對藍差值Diff_B2是否小於等於第三臨界值Th3。

在步驟(g’)中，判斷上述步驟(b’)至步驟(f’)的結果是否都為是。若上述步驟(b’)至步驟(f’)的結果都為是，增加條紋計數值。接下來，區塊會往右移，在對同一列的所有子像素都執行完上述的步驟(a’)至步驟(g’)以後，會判斷條紋計數值是否大於一個臨界值。若條紋計數值大於臨界值，則表示輸入影像具有亮紋/暗紋，需要調整一些子像素的灰階值。以下將配合圖8A與圖8B說明如何調整灰階值。

在圖8A的實施例中，是增加暗紋中子像素的灰階值。首先，需要判斷在目前的區塊中是屬於上述態樣T1~T6中的哪一個態樣。

若紅色子像素R1的灰階值等於上述的最大紅 灰階值MaxR，綠色子像素G1的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B1的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T1。在判斷為態樣T1以後，可增加紅色子像素R2、綠色子像素G2與藍色子像素B2的灰階值。

若紅色子像素R2的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G1的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B1的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T2。在判斷為態樣T2以後，可增加綠色子像素G2、藍色子像素B2、紅色子像素R3與紅色子像素R1的灰階值。

若紅色子像素R2的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G2的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B1的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T3。在判斷為態樣T3以後，可增加藍色子像素B2、紅色子像素R3、綠色子像素G3、紅色子像素R1與綠色子像素G1的灰階值。

若紅色子像素R2的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G2的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B2的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T4。在判斷為態樣T4以後，可增加紅色子像素R1、綠色子像素G1、藍色子像素B1、紅色子像素R3、綠色子像素G3與藍色子像素B3的灰階值。

若紅色子像素R3的灰階值等於上述的最大紅 灰階值MaxR，綠色子像素G2的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B2的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T5。在判斷為態樣T5以後，可增加綠色子像素G3、藍色子像素B3、綠色子像素G1、藍色子像素B1與紅色子像素R2的灰階值。

若紅色子像素R3的灰階值等於上述的最大紅灰階值MaxR，綠色子像素G3的灰階值等於上述的最大綠灰階值MaxG，且藍色子像素B2的灰階值等於上述的最大藍灰階值MaxB，則表示屬於態樣T6。在判斷為態樣T6以後，可增加藍色子像素B1、紅色子像素R2、綠色子像素G2、紅色子像素R3的灰階值。

請參照圖8B，在圖8B的實施例中，是增加亮紋中相鄰於暗紋的子像素的灰階值，並且減少亮紋中不相鄰於暗紋的子像素的灰階值。在此，判斷態樣T1~T6的程序和圖8A的實施例相同，因此不再贅述。

若判斷目前的區塊屬於態樣T1，可增加紅色子像素R1的灰階值，減少綠色子像素G1的灰階值，增加藍色子像素B1的灰階值，增加紅色子像素R3的灰階值，減少綠色子像素G3的灰階值，增加藍色子像素B3的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T2，可增加綠色子像素G1的灰階值，減少藍色子像素B1的灰階值，增加紅色子像素R2的灰階值，增加綠色子像素G3的灰階值，並且減少藍色子像素B3的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T3，可增加藍色子像素B1的灰階值，減少紅色子像素R2的灰階值，增加綠 色子像素G2的灰階值，並且增加藍色子像素B3的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T4，可增加紅色子像素R2的灰階值，減少綠色子像素G2的灰階值，並且增加藍色子像素B2的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T5，可增加紅色子像素R1的灰階值，增加綠色子像素G2的灰階值，減少藍色子像素B2的灰階值，並且增加紅色子像素R3的灰階值。若判斷目前的區塊屬於態樣T6，可減少紅色子像素R1的灰階值，減少綠色子像素G1的灰階值，增加藍色子像素B2的灰階值，減少紅色子像素R3的灰階值，並且增加綠色子像素G3的灰階值。

在一些實施例中，也可以選擇性地不要更改亮紋中不相鄰於暗紋的灰階值，並且/或者不要更改暗紋中不相鄰於亮紋的灰階值。例如，在圖8A的態樣T3中，可以不更改紅色子像素R1、R3的灰階值；在圖8B的態樣T6中，可以不更改紅色子像素R1、R3的灰階值。在一些實施例中，圖8A的實施例可以和圖8B的實施例合併，也就是說，亮紋與暗紋中子像素的灰階值都會改變。

在此實施例中，每個像素包括三個子像素，因此上述亮紋中不相鄰於暗紋的子像素，以及亮紋中不相鄰於暗紋的子像素亦被稱為中間子像素。在一些實施例中，可以根據亮紋中相鄰於暗紋的子像素的灰階值來決定亮紋中的中間子像素的灰階值。例如，在圖7B的態樣T1中，可以將藍色子像素B1的灰階值乘上一個實數以作為綠色子像素G1的灰階值，此實數例如為小於等於1，但本發明並不限制 此實數的數值。或者，在圖8B的態樣T1中，可以將紅色子像素R3的灰階值乘上該實數以作為綠色子像素G3的灰階值，以此類推。類似地，也可根據暗紋中相鄰於亮紋的子像素的灰階值來決定暗紋中的中間子像素的灰階值。例如，在圖7A的態樣T1中，可以將紅色子像素R2的灰階值乘上實數以作為綠色子像素G2的灰階值。或者，在圖8A的態樣T1中，可以將紅色子像素R2的灰階值乘上實數以作為綠色子像素G2的灰階值。

在一些實施例中，當調整亮紋中相鄰於暗紋的子像素的灰階值時，可以根據上述的條紋計數值來決定一個增益值，並根據此增益值來增加灰階值。類似地，也可以根據此增益值來增加暗紋中相鄰於亮紋的子像素的灰階值。上述的增益值與條紋計數值是成正相關，當條紋計數值越大時，表示受到電容耦合的影響越大，因此調整灰階值的幅度就必須越大。以圖7B的態樣T1為例，可以將藍色子像素B1與紅色子像素R2之間的絕對亮度差abs(B1-R2)輸入查找表以得到偏移量，並且將此偏移量乘上增益值以得到修正偏移量，接著再根據此修正偏移量來增加藍色子像素B1的灰階值。此運算可以表示為以下的虛擬碼：B1=B1+round(LUT(abs(B1-R2))*LUT(LineStripe)/256)。其中LUT(x)表示將變數x輸入一查找表。round()表示四捨五入的運算。LUT(LineStripe)/256表示上述的增益值，此增益值是正相關於條紋計數值。以圖7A的態樣T2為例，可以將紅色子像素R2與綠色子像素G2之間的絕對亮 度差abs(R2-G2)輸入查找表以得到偏移量，並且將此偏移量乘上增益值以得到修正偏移量，接著再根據此修正偏移量來增加藍色子像素B1的灰階值，此運算可表示為以下虛擬碼：G2=G2+round(LUT(abs(R2-G2))*LUT(LineStripe)/256)。以圖8A的態樣T4為例，可以將藍色子像素B1與紅色子像素R2之間的絕對亮度差abs(B1-R2)輸入查找表以得到偏移量，並且將此偏移量乘上增益值以得到修正偏移量，接著再根據此修正偏移量來增加藍色子像素B1的灰階值。以圖8B的態樣T5為例，可以將紅色子像素R2與綠色子像素G2之間的絕對亮度差abs(R2-G2)輸入查找表以得到偏移量，並且將此偏移量乘上增益值以得到修正偏移量，接著再根據此修正偏移量來增加綠色子像素G2的灰階值。

在上述的實施例中，可以用6個子像素做為一個區塊來偵測電容耦合的情形，也可以用9個子像素來作為一個區塊來偵測電容耦合的情形。此外，可以選擇性地增加亮紋與暗紋中邊緣的子像素的灰階值，如此一來可以解決色偏的情形。

圖9是根據一實施例繪示一影像處理方法的流程圖。此影像處理方法適用於上述的顯示裝置，並可由顯示裝置中任意適當的電路來執行。在步驟901中，在畫面期間維持共同電極上的電壓不變，在第一極性期間應用第一點反轉模式至子像素的像素電極，並且在第二極性期間應用第二點反轉模式至子像素的像素電極。在步驟902中，判斷輸入 影像中是否有彼此相鄰的亮紋與暗紋。若步驟902的結果為是，執行步驟903，增加亮紋中相鄰於暗紋的子像素的灰階值，或增加暗紋中至少一子像素的灰階值，或減少亮紋中不相鄰於暗紋的子像素的灰階值。若步驟902的結果為否，進行步驟904，維持輸入影像不變。然而，圖9中各步驟已詳細說明如上，在此便不再贅述。值得注意的是，圖9中各步驟可以實作為多個程式碼或是電路，本發明並不在此限。此外，圖9的方法可以搭配以上實施例使用，也可以單獨使用。換言之，圖9的各步驟之間也可以加入其他的步驟。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

Claims (20)

1. 一種顯示裝置，包括：至少一電路；多個像素，其中每一該些像素包括多個子像素，每一該些子像素包括一像素電極與一共同電極的一部份；其中一畫面期間包括一第一極性期間與一第二極性期間，該至少一電路在該畫面期間維持該共同電極上的電壓不變，在該第一極性期間應用一第一點反轉模式至該些子像素的該些像素電極，並且在該第二極性期間應用一第二點反轉模式至該些子像素的該些像素電極，其中該第一點反轉模式不同於該第二點反轉模式，該至少一電路判斷一輸入影像中是否有彼此相鄰的一第一亮紋與一第一暗紋，若判斷該輸入影像中有彼此相鄰的該第一亮紋與該第一暗紋，該至少一電路增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值，或增加該第一暗紋中至少一子像素的灰階值，或減少該第一亮紋中不相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值。
2. 如申請專利範圍第1項所述之顯示裝置，其中該輸入影像包括依序設置在同一列的第一紅子像素、第一綠子像素、第一藍子像素、第二紅子像素、第二綠子像素與第二藍子像素，該至少一電路判斷該輸入影像中有彼此相鄰的該第一亮紋與該第一暗紋的操作包括：(a)計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之中的一最大紅灰階值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之中的一最大綠灰階值，計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之中的一最大藍灰階值，計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之間的一絕對紅差值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之間的一絕對綠差值，並且計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之間的一絕對藍差值；(b)判斷該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最大值減去該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最小值後是否小於等於一第一臨界值；(c)判斷該絕對紅差值、該絕對綠差值與該絕對藍差值之中的最大值減去該絕對紅差值、該絕對綠差值與該絕對藍差值之中的最小值以後是否小於等於一第二臨界值；以及(d)若該步驟(b)與該步驟(c)的結果都為是，增加一條紋計數值。
3. 如申請專利範圍第2項所述之顯示裝置，其中該至少一電路根據該條紋計數值計算一增益值，該至少一電路根據該增益值來增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
4. 如申請專利範圍第3項所述之顯示裝置，其中該至少一電路將該第一亮紋與該第一暗紋之間的絕對亮度差輸入一查找表以得到一偏移量，並且將該偏移量乘上該增益值以得到一修正偏移量，該至少一電路根據該修正偏移量來增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或根據該修正偏移量來增加該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
5. 如申請專利範圍第1項所述之顯示裝置，其中該至少一電路根據該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值來決定該第一亮紋中不相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或者該至少一電路根據該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值來決定該第一暗紋中不相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
6. 如申請專利範圍第1項所述之顯示裝置，其中該至少一電路判斷該輸入影像中是否有該第一亮紋，該第一暗紋與一第二亮紋，其中該第一暗紋位於該第一亮紋與該第二亮紋之間，若判斷該輸入影像中有該第一亮紋，該第一暗紋與該第二亮紋，該至少一電路還增加該第二亮紋中相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值，或增加該第一暗紋中相鄰於該第二亮紋的子像素的灰階值，或減少該第二亮紋中不相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值。
7. 如申請專利範圍第6項所述之顯示裝置，其中該至少一電路根據該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值來決定該第一亮紋中不相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或者該至少一電路根據該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋或該第二亮紋的該子像素的灰階值來決定該第一暗紋中不相鄰於該第一亮紋與該第二亮紋的該子像素的灰階值，或者該至少一電路根據該第二亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的灰階值來決定該第二亮紋中不相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
8. 如申請專利範圍第6項所述之顯示裝置，該輸入影像包括依序設置在同一列的第一紅子像素、第一綠子像素、第一藍子像素、第二紅子像素、第二綠子像素、第二藍子像素、第三紅子像素、第三綠子像素與第三藍子像素，該至少一電路判斷該輸入影像中有該第一亮紋、該第一暗紋與該第二亮紋的操作包括：(a)計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之中的一最大紅灰階值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之中的一最大綠灰階值，計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之中的一最大藍灰階值，計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之間的一第一絕對紅差值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之間的一第一絕對綠差值，計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之間的一第一絕對藍差值，計算該第一紅子像素與該第三紅子像素之間的一第二絕對紅差值，計算該第一綠子像素與該第三綠子像素之間的一第二絕對綠差值，並且計算該第一藍子像素與該第三藍子像素之間的一第二絕對藍差值；(b)判斷該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最大值減去該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最小值後是否小於等於一第一臨界值；(c)判斷該第一絕對紅差值、該第一絕對綠差值與該第一絕對藍差值之中的最大值減去該第一絕對紅差值、該第一絕對綠差值與該第一絕對藍差值之中的最小值之後是否小於等於一第二臨界值；(d)判斷該第二絕對紅差值是否小於等於一第三臨界值；(e)判斷該第二絕對綠差值是否小於等於該第三臨界值；(f)判斷該第二絕對藍差值是否小於等於該第三臨界值；以及(g)若該步驟(b)至該步驟(f)的結果都為是，增加一條紋計數值。
9. 如申請專利範圍第8項所述之顯示裝置，其中該至少一電路根據該條紋計數值計算一增益值，該至少一電路根據該增益值來增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第一暗紋中相鄰於該第二亮紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第二亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值。
10. 如申請專利範圍第1項所述之顯示裝置，其中每一該些像素包括n個該些子像素，n為正整數，並且該第一亮紋與該第一暗紋的寬度都為該正整數n。
11. 如申請專利範圍第1項所述之顯示裝置，其中該至少一電路為一時間控制器。
12. 一種影像處理方法，用於一顯示裝置，其中該顯示裝置包括多個像素，每一該些像素包括多個子像素，每一該些子像素包括一像素電極與一共同電極的一部份，一畫面期間包括一第一極性期間與一第二極性期間，並且該影像處理方法包括：在該畫面期間維持該共同電極上的電壓不變，在該第一極性期間應用一第一點反轉模式至該些子像素的該些像素電極，並且在該第二極性期間應用一第二點反轉模式至該些子像素的該些像素電極，其中該第一點反轉模式不同於該第二點反轉模式；判斷一輸入影像中是否有彼此相鄰的一第一亮紋與一第一暗紋；以及若判斷該輸入影像中有彼此相鄰的該第一亮紋與該第一暗紋，增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值，或增加該第一暗紋中至少一子像素的灰階值，或減少該第一亮紋中不相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值。
13. 如申請專利範圍第12項所述之影像處理方法，其中該輸入影像包括依序設置在同一列的第一紅子像素、第一綠子像素、第一藍子像素、第二紅子像素、第二綠子像素與第二藍子像素，判斷該輸入影像中是否有彼此相鄰的該第一亮紋與該第一暗紋的步驟包括：(a)計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之中的一最大紅灰階值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之中的一最大綠灰階值，計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之中的一最大藍灰階值，計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之間的一絕對紅差值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之間的一絕對綠差值，並且計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之間的一絕對藍差值；(b)判斷該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最大值減去該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最小值後是否小於等於一第一臨界值；(c)判斷該絕對紅差值、該絕對綠差值與該絕對藍差值之中的最大值減去該絕對紅差值、該絕對綠差值與該絕對藍差值之中的最小值以後是否小於等於一第二臨界值；以及(d)若該步驟(b)與該步驟(c)的結果都為是，增加一條紋計數值。
14. 如申請專利範圍第13項所述之影像處理方法，更包括：根據該條紋計數值計算一增益值；以及根據該增益值來增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
15. 如申請專利範圍第14項所述之影像處理方法，更包括：將該第一亮紋與該第一暗紋之間的絕對亮度差輸入一查找表以得到一偏移量，並且將該偏移量乘上該增益值以得到一修正偏移量；以及根據該修正偏移量來增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或根據該修正偏移量來增加該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
16. 如申請專利範圍第12項所述之影像處理方法，更包括：根據該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值來決定該第一亮紋中不相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值；或者根據該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值來決定該第一暗紋中不相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
17. 如申請專利範圍第12項所述之影像處理方法，更包括：判斷該輸入影像中是否有該第一亮紋，該第一暗紋與一第二亮紋，其中該第一暗紋位於該第一亮紋與該第二亮紋之間；以及若判斷該輸入影像中有該第一亮紋，該第一暗紋與該第二亮紋，增加該第二亮紋中相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值，或增加該第一暗紋中相鄰於該第二亮紋的子像素的灰階值，或減少該第二亮紋中不相鄰於該第一暗紋的子像素的灰階值。
18. 如申請專利範圍第17項所述之影像處理方法，更包括：根據該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值來決定該第一亮紋中不相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值；根據該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋或該第二亮紋的該子像素的灰階值來決定該第一暗紋中不相鄰於該第一亮紋與該第二亮紋的該子像素的灰階值；或者根據該第二亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的灰階值來決定該第二亮紋中不相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值。
19. 如申請專利範圍第17項所述之影像處理方法，該輸入影像包括依序設置在同一列的第一紅子像素、第一綠子像素、第一藍子像素、第二紅子像素、第二綠子像素、第二藍子像素、第三紅子像素、第三綠子像素與第三藍子像素，判斷該輸入影像中是否有該第一亮紋、該第一暗紋與該第二亮紋的步驟包括：(a)計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之中的一最大紅灰階值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之中的一最大綠灰階值，計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之中的一最大藍灰階值，計算該第一紅子像素與該第二紅子像素之間的一第一絕對紅差值，計算該第一綠子像素與該第二綠子像素之間的一第一絕對綠差值，計算該第一藍子像素與該第二藍子像素之間的一第一絕對藍差值，計算該第一紅子像素與該第三紅子像素之間的一第二絕對紅差值，計算該第一綠子像素與該第三綠子像素之間的一第二絕對綠差值，並且計算該第一藍子像素與該第三藍子像素之間的一第二絕對藍差值；(b)判斷該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最大值減去該最大紅灰階值、該最大綠灰階值與該最大藍灰階值之中的最小值後是否小於等於一第一臨界值；(c)判斷該第一絕對紅差值、該第一絕對綠差值與該第一絕對藍差值之中的最大值減去該第一絕對紅差值、該第一絕對綠差值與該第一絕對藍差值之中的最小值之後是否小於等於一第二臨界值；(d)判斷該第二絕對紅差值是否小於等於一第三臨界值；(e)判斷該第二絕對綠差值是否小於等於該第三臨界值；(f)判斷該第二絕對藍差值是否小於等於該第三臨界值；以及(g)若該步驟(b)至該步驟(f)的結果都為是，增加一條紋計數值。
20. 如申請專利範圍第19項所述之影像處理方法，更包括：根據該條紋計數值計算一增益值；以及根據該增益值來增加該第一亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第一暗紋中相鄰於該第一亮紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第一暗紋中相鄰於該第二亮紋的該子像素的該灰階值，或根據該增益值來增加該第二亮紋中相鄰於該第一暗紋的該子像素的該灰階值。